click fraud detection

Что такое нейросети, искусственный интеллект и как он работает в OneBox Next

Недавно мы сообщили, что разрабатываем OneBox Next — CRM-систему с искусственным интеллектом. Но ИИ это очень широкое понятие и для большинства наших клиентов и пользователей совсем не понятно, что означает.

Сегодня я хочу рассказать понятными словами "что это такое” и как это применено в нашем продукте.

Что такое нейронная сеть и машинное обучение

Сейчас очень модно стало говорить про машинное обучение. Оно же machine learning или сокращенно ML. Давайте разберем подробно что это такое.

Представьте, что у вас некие входные данные, и некие выходные данные. Например, входными данными пусть будет фотография, а выходными — пол человека на этой фотографии.

Схематически это можно показать так. Припустим фотография имеет разрешение 320x240.
Значит у нас будет 320x240=76800 входов.
Выходные данные — 4 сигнала: насколько фотография похожа на мужчину (от 0 до 1), на женщину, на ребенка, на “непонятно что”. Каждый выход — это вероятность. Например, на рисунка показано что 0.91 — это вероятно мужчина.

0Задача машинного обучения: построить соответствия между входными и выходными данными. Найти закономерность, которую может не увидеть даже человек на глаз.

Какие есть способы и методы?

Есть много алгоритмов машинного обучения, по которым находятся закономерности. Это нейронные сети, метод k-ближайших соседей, метод группового учета аргументов. Это все разные алгоритмы.

Но их суть одна — найти формулу закономерности, так называемую математическую модель.

В самом простом случае формула может быть линейна — это называется аппроксимация.

1А может быть и более сложный полином — это называется интерполяция.

2

На рисунках показаны точки с координатами X, Y. Синяя линия — это найденная закономерность.

Зачем ее искать? Все просто: если вы знаете формулу закономерности, то вы можете сказать какой будет результат на другом наборе данных.

3_1

Это очень простые примеры которые ищут закономерность X от Y. Они двухмерные. В реальности машинное обучение позволяет найти не одну, а несколько закономерностей в наборе данных. Мы ищем их в 3D/4D/..10KD.

Какие закономерности можно находить?

Теперь, когда вы знаете теорию, поговорим о том, какие закономерности можно находить. Если предположить, что человек не может увидеть зависимости во всех данных, то можно искать в них любые закономерности, даже если они кажутся безумием.

Например:

  • иногда есть закономерности даже там, где вы их не видите. Пример с числами. Успех сделки в зависимости от дня недели;
  • прогноз встречных вопросов от клиента в зависимости от прогноза погодыl
  • сумма чека в зависимости от времени общения с клиентом;
  • периодичность следующего звонка клиента от истории звонков в прошлом
  • и так далее.

Нейросети помогают находить такие закономерности внутри CRM. Например, OneBox Next уже сейчас помогает нашей компании таким образом:

  • выбор оптимального сотрудника в зависимости от сути задачи;
  • оценка времени выполнения задания;
  • поиск максимально похожей группы задач;
  • предсказание звонка от клиента;
  • возможные исходы сделки в зависимости и на кого ее лучше назначить, в зависимости от отрасли клиента, его манеры общения и еще огромного количества данных.

Представьте, что вы будете знать исход сделки еще до того как она завершиться, и будете точно знать на кого ее стоит или не стоит назначать.

Автоматическое формирование ответов в чатах и почте

Есть еще одна сфера применения искусственного интеллекта — это формирование ответов на вопросы клиента. Если у вас есть огромный массив данных в виде чат-переписки или корпоративной почты, то можно найти закономерности “что спрашивают => что отвечают”. И когда будет задан очередной вопрос, то ИИ может найти закономерность и выдать максимально приближенный ответ.

Технически, мы строим огромный граф “какая фраза от какой зависит” и насколько сильно. И затем ищем возможные варианты.

4_1

К сожалению, построить модель на основе почтовой переписки очень сложно, потому что сам текст в переписке не стандартизирован. Там много мусора: приветствия, подписи, бесполезные пересылки писем Fwd: Fwd: и так далее. Объективно, внутри OneBox Next эта функция еще достаточно долгое время будет в состоянии разработки и тестирования.

Что уже сейчас умеет OneBox Next

  • у нас есть контакты, переписка, заказы, задачи проекты;
  • в каждой из этих сущностей box может находить закономерности;
  • для определенной группы задач прогнозировать время выполнения;
  • для определенной группы задач определять лучшего исполнителя;
  • прогнозировать звонки и письма от клиентов заранее;
  • прогнозировать исход сделки;
  • рекомендовать письмо/звонок клиенту в нужное время, чтобы приблизиться к максимально удачной цепочке событий, которая приведет к сделке;
  • и это все вы настраиваете сами.

5

Когда это будет доступно?

Ожидаемая дата релиза OneBox Next — декабрь 2016 — январь 2017.

Оставить комментарий
Поставьте оценку:
Максим Александрович Мирошниченко
Подписаться на новые публикации
Дайджест выходит раз в неделю по пятницам.

Еще по теме
Автоматизация вашего бизнеса
Автоматический контроль и уведомления, сегментация ваших продаж и контактов, телефония, рассылки, документы, склады - все это есть в OneBox при подключении.
Консультация CRM-специалистов — +380 (44) 390-09-85
Готовая CRM за 2 минуты
.crm-onebox.com
Нажимая на кнопку, вы автоматически принимаете лицензионное соглашение.
Нет, мне лень...